Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Görüntü İşleme ve Yapay Sinir Ağları UygulamalarıEHM510537.5300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz
Dersin DiliNot set
Dersin SeviyesiYüksek Lisans
Dersin TürüSeçmeli @ Elektr.&Hab. Müh. ABD Elektronik Doktora Programı
Seçmeli @ Elektr.&Hab. Müh. ABD Elektronik Yüksek Lisans Programı
Seçmeli @ Elektr.&Hab. Müh. ABD Haberleşme Doktora Programı
Seçmeli @ Elektr.&Hab. Müh. ABD Haberleşme Yüksek Lisans Programı
Ders KategorisiUzmanlık/Alan Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik BirimElektronik & Haberleşme Mühendisliği Bölümü
Dersin KoordinatörüHerman Sedef
Dersi Veren(ler)Herman Sedef
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıGörüntü işaret işlemenin temellerinin öğretilmesi, Matlab geliştirme ortamında bu temellerin gözlemlenmesi ve öğrencilere görüntü işaretlerini işleyen sistemleri tasarlayabilme becerisinin kazandırılması.
Dersin İçeriğiGörüntünün matematiksel modeli, görüntüde frekans kavramı ve iki boyutlu frekans spektrumu, görüntünün örneklenmesi, örtüşme ve örnekleme frekansı üzerindeki koşullar, iki boyutlu işaretlerde ayrıştırılabilme kavramı, görüntüde peryodiklik kavramı, görüntü işaretinin Fourier serisine açılması, görüntünün harmoniklerinden oluşturulması, iki boyutlu Fourier dönüşümü, ayrıştırılabilir görüntülerin Fourier dönüşümü, iki boyutlu z-dönüşümü ve transfer fonksiyonu kavramı, görüntüye uygulanan lineer işlemler: Konvolüsyon, maske ve impuls yanıtı kavramı, iki boyutlu FIR süzgeçler, alçak geçiren, yüksek geçiren ve band geçiren süzgeçler, görüntüde kenarların belirginleştirilme yöntemleri, iki boyutlu IIR Filtreleri: Ardışıl hesaplanabilme ve koşulları, görüntüye uygulanan diğer işlemler, hücresel sinir ağları ve iki boyutlu filtre uygulamaları, hücresel sinir ağların görüntü işlemedeki diğer uygulamaları
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • Two-Dimensional Signal and Image Processing, J S Lim, Prentice Hall, 1990 Digital Image Processing, R C Gonzales and R E Woods, Addison Wesley, 1992 Mashine Vision and Digital Image Processing, Prentice Hall, 1990 Cellular Neural Networks & Visual Computing, L. O. Chua, T Roska, World Scientific Pub Co; 1998
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Öğrenciler görüntülerin ve diğer iki boyutlu işaretlerin matematiksel özelliklerini tanımlayabilecektir.
  2. Öğrenciler görüntülere matematiksel dönüşümler uygulayabilecektir.
  3. Öğrenciler iki boyutlu sonlu birim basamak yanıtlı süzgeçleri analiz edip sentezleyebilecektir.
  4. Öğrenciler iki boyutlu sonsuz birim basamak yanıtlı süzgeçleri analiz edebilecektir.
  5. Öğrenciler görüntü işleme sistemlerini MATLAB kullanarak test edebilecektir.

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Analog ve dijital görüntü kavramları, görüntülerin Matlab’da oluşturulması, iki boyutlu işaretlerde ayrıştırılabilme kavramıDers Kitabı
2Görüntülerde frekans kavramıDers Kitabı
3İki boyutlu işaretlerin örneklenmesiDers Kitabı
4Örnekleme frekansı üzerindeki koşullarDers Kitabı
5Görüntülerin peryodiklik, doğrultu ve yön kavramları, görüntü işaretinin Fourier serisine açılması, Matlab ornekleriDers Kitabı
6Görüntünün Fourier serisi bileşenlerinden tekrar oluşturulması, Matlab örnekleriDers Kitabı
7İki boyutlu Fourier dönüşümü, ayrıştırılabilir görüntülerde Fourier dönüşümü, Matlab örnekleriDers Kitabı
8İki boyutlu Fourier dönüşümünün görüntülere uygulanması, Matlab örnekleriDers Kitabı
9İki boyutlu FIR filtreler: Alçak, yüksek ve bant geçiren filtreler, Matlab örnekleriDers Kitabı
10Görüntülerin kenarların ortaya çıkartılması, Matlab örnekleriDers Kitabı
11Medyan Filtreleri, Matlab örnekleriDers Kitabı
12İki boyutlu IIR filtreleri, ardışıl hesaplanabilme koşulları, Matlab örnekleriDers Kitabı
13Görüntülerin histogramlarının elde edilmesi, histogram işlemleri, Matlab örnekleriDers Kitabı
14Hücresel sinir ağlarına girişDers Kitabı
15Hücresel sinir ağlarının iki boyutlu filtrelemedeki uygulamaları, Matlab örnekleriDers Kitabı
16Final sınavı

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev640
Sunum/Jüri
Projeler
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar120
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati163
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması153
Derse Özgü Staj
Ödev620
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler
Sunum / Seminer
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)18
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)18
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok